Automatiser les emails ne commence ni par faire un prompt pour l’IA, ni par paramétrer un logiciel d’automation : mais pas concevoir la catégorisation des emails que vous recevez ! Cette étape est cruciale pour la réussite du projet, que ce soit dans Outlook, Gmail ou n’importe quel service d’emails. L’automatisation des emails demande avant tout de les catégoriser, puis de les classer dans des dossiers de catégories.
Cette étape est bien plus longue que beaucoup ne l’imaginent. Elle est le cœur du processus d’automatisation des emails. Elle se concrétisera ensuite par un prompt complexe de catégorisation des emails, qui interviendra dès la 2eme étape du process d’automation. La catégorisation avant l’automatisation est un article de notre série sur l’automatisation des emails. Voici les liens pour accéder aux autres articles :
L’automatisation des emails ne se résume pas à appuyer sur un bouton : elle exige rigueur, méthode… et surtout catégorisation. C’est justement ce que je vous propose ici : une immersion dans l’art de trier intelligemment ses messages pour pouvoir les confier ensuite à l’intelligence artificielle, comme ChatGPT. Je vous livre ici les clés pour transformer votre boîte de réception en un tableau de bord pleinement automatisé, aligné sur vos priorités.
Trier ses emails avant d’en confier la gestion à une intelligence artificielle comme ChatGPT ou Gemini n’est pas un luxe, mais une étape incontournable. Tout commence par une structure logique et claire des messages reçus. Dans la plupart des cas, l’échec d’un projet d’automatisation vient d’une catégorisation mal définie. Or, le classement préalable construit la stratégie d’automatiser les emails. C’est lui qui permet à l’IA de savoir s’il faut répondre, résumer, archiver ou ignorer un message. Selon une étude McKinsey, un cadre consacre 28 % de sa semaine aux emails. Une organisation automatisée réduit ce temps drastiquement, rendant le prompt engineering réellement efficace.
Automatiser les emails sans catégorisation revient à bâtir une maison sans plan : l’IA ne peut appliquer le bon traitement si vous ne précisez pas la nature de chaque message. J’ai vu des systèmes où l’IA répondait par erreur à des newsletters ou négligeait des commandes clients, faute de catégories claires. Cette confusion peut gravement nuire à votre image, surtout en B2B. La première étape doit donc être manuelle et stratégique : définir vos familles d’emails. Facture, demande de devis, alerte système ou message personnel exigent chacun une action distincte. Selon Litmus (2023), les entreprises ayant catégorisé avant d’automatiser ont amélioré l’efficacité de leurs processus de 56 %.
Un bon critère de tri est à la fois identifiable par une IA et adapté à vos usages personnels. Par exemple, dans mon cas, un email reçu au prénom « Jeff », utilisé uniquement pour des inscriptions sur des sites, est automatiquement classé en « promotion ». Ce type de critère, bien que personnel, reste très efficace et illustre le niveau de précision nécessaire dans un prompt. Techniquement, ces signaux doivent être repérables dans le contenu, l’objet ou l’expéditeur. Les mots-clés comme « se désinscrire », « dernière chance » ou « code promo » sont typiques des emails marketing. Selon Mailmodo, 72 % des solutions d’automatisation reposent sur ce type de filtres sémantiques. Je recommande au moins cinq critères par catégorie afin d’automatiser les emails de façon stable et fiable.
La catégorisation classique montre vite ses limites, car l’IA ne peut deviner vos usages personnels : vous seul savez comment fonctionne votre boîte email. C’est pourquoi je recommande toujours un tri initial personnalisé, que personne ne peut réaliser à votre place. Vous recevez probablement des emails de prospection, d’achats, d’amis ou encore des alertes systèmes : chacun appelle un traitement différent. Automatiser les emails efficacement revient à construire une cartographie sur mesure de vos échanges. Un outil de flow automation couplé à ChatGPT ou Gemini devient alors un véritable allié. J’ai observé chez certains clients un gain hebdomadaire de six heures grâce à cette approche. N’hésitez pas à créer des catégories très précises : l’objectif n’est pas la standardisation, mais l’efficacité.
Chaque type d’email entraîne des conséquences précises sur sa gestion et nécessite une approche adaptée. Les messages clients, par exemple, exigent une réponse rapide, souvent humaine. À l’opposé, une newsletter ou un email issu d’un réseau social demande seulement une lecture rapide, un tag, un archivage ou éventuellement un résumé produit par l’IA grâce à un prompt dédié. Pour ma part, j’ai défini neuf catégories principales : achats, réservations, relances clients, newsletters, alertes systèmes, publicités, personnels et commerciaux. Chacune requiert un traitement distinct. Une alerte de sécurité, par exemple, impose une réaction immédiate. D’après Gartner, segmenter les flux en 5 à 10 catégories accroît l’efficacité de 40 %. Automatiser les emails sans ce tri revient à tout mélanger, rendant l’automatisation inefficace.
Je recommande d’adopter une logique basée sur l’usage : si plusieurs emails nécessitent le même traitement, ils relèvent de la même catégorie, peu importe leur origine. Dans mon système, par exemple, j’ai regroupé newsletters marketing, alertes d’événements et notifications LinkedIn dans la catégorie « Veille », car je les lis rapidement, demande un résumé puis les archive. Automatiser les emails de cette façon repose sur le traitement attendu, non sur la source. Cette unification simplifie le prompt, réduit les erreurs et fluidifie le processus. Dans un scénario automatisé, différents contenus peuvent être regroupés dès lors qu’ils partagent une même finalité : archivage, classement ou suppression. C’est cette logique opérationnelle qui optimise réellement le prompt engineering.
Pour qu’un outil comme ChatGPT catégorise correctement vos messages, il est indispensable de lui fournir une grille de lecture claire et détaillée. Cela repose sur ce que j’appelle des « critères de tri opérationnels » : des signaux que l’IA peut détecter automatiquement, comme des mots-clés, la structure de l’objet, la langue, l’expéditeur ou encore la formulation du contenu. Un prompt efficace transforme ces indices en actions concrètes. Je recommande de définir 5 à 10 règles par catégorie, organisées autour de trois axes : la forme (style, prénom), le fond (contenu, sémantique) et les métadonnées (expéditeur, langue). Automatiser les emails avec une telle rigueur permet de générer des scénarios fiables où l’IA adapte son comportement selon la nature du message. Sans ces règles, même le meilleur prompt perd toute efficacité.
Pour repérer efficacement les emails professionnels envoyés par des clients, j’oriente toujours mes prompts autour de critères sémantiques précis. Un email de ce type contient souvent une demande de devis, une réclamation, une offre de service ou une proposition de rendez-vous. Par exemple, j’utilise la règle suivante : « Si le message contient les expressions : “Veuillez me recontacter”, “Je souhaite en savoir plus”, “Merci de me faire parvenir les informations”, alors classer en demandes clients ». Automatiser les emails avec ce type de repères textuels garantit des actions adaptées. Selon Salesforce (2022), 70 % des automatisations intégrant la détection de termes métiers atteignent plus de 90 % de justesse. Cette statistique illustre l’importance de l’analyse sémantique dans une stratégie IA réussie et justifie pleinement l’intégration de ces critères standards dans vos prompts.
Isoler les emails publicitaires est indispensable pour ne pas saturer vos flux essentiels. Pour ce faire, je m’appuie sur des signaux observés dans la pratique : un message rédigé en anglais alors que ma langue de travail est le français, une salutation adressée à un prénom fictif utilisé uniquement pour des inscriptions, ou encore des expressions comme “unsubscribe”, “dernière chance” ou “code promo”. Automatiser les emails passe par l’intégration de ces signaux dans un prompt dédié à ChatGPT. D’après ActiveCampaign, 85 % des emails contenant “unsubscribe” ou “sélectionnez vos préférences” relèvent du marketing. Leur caractère textuel les rend facilement détectables par l’IA. Je recommande donc de constituer une liste complète de ces critères dans votre prompt principal. Ce tri préalable améliore fortement la précision des outils d’automatisation et réduit les erreurs de classification.
Une fois les catégories définies, encore faut-il les transformer en dossiers concrets dans votre messagerie. Le procédé est très semblable entre Outlook et Gmail. Ce sont les noms qui diffèrent : les catégories à créer dans la boite de réception de votre messagerie : Gmail les appelle des « libellés », Outlook les appelle des « dossiers ». La structure présentée ci-dessous n’est qu’un exemple, les catégories d’emails dépendent de vous, de votre métier, de votre activité, de vos priorités. Elles diffèrent pour chacun.
| Gmail : Cliquer sur « créer un libellé » | Outlook : Cliquer sur « Nouveau dossier» |
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Cette structure permet à l’IA de disposer d’un espace clair pour exécuter ses instructions. Vous facilitez ainsi l’association entre la règle du prompt (« si email = catégorie A ») et une action (« déplacer vers dossier A »). Je recommande fortement de numéroter ces dossiers pour renforcer l’ordre logique. Par exemple : 01_Professionnel, 02_Alertes, 03_Newsletter… Cela aide l’outil d’automatisation (et l’IA) à aller plus vite, par simple tri numérique. Selon Google Workspace, les boîtes ayant une structure de libellés bien pensée voient une réduction de 43 % de leurs tâches manuelles hebdomadaires avant automatisation. C’est énorme. Je vous invite donc à accorder autant d’importance à la création de vos dossiers qu’à la rédaction du prompt lui-même. Ce sont deux jambes d’un même corps opérationnel.
La structure optimale est toujours celle qui reflète la réalité de vos besoins quotidiens. Évitez les dossiers vagues type “divers” ou “à traiter” : ils perdent l’intérêt même de la catégorisation. Voici la structure que j’utilise: 01_Pro (demandes clients), 02_Alarme (système sécurité), 03_Perso (emails amis), 04_Actu (veille), 05_Promo (pubs), 06_Compta (factures, achats). Elle peut sembler austère, mais elle fonctionne, et c’est ce qu’il faut à une IA comme ChatGPT. L’idée est simple : chaque catégorie a un dossier unique, lié à un seul type d’action : 1 catégorie = 1 dossier = 1 traitement. C’est le secret d’une automatisation vraiment fonctionnelle.
Procédez pas à pas : dans Gmail, cliquez sur Plus, puis Créer un libellé; donnez un nom court, clair, éventuellement numéroté. Dans Outlook, clic droit sur Boîte de réception, puis Nouveau dossier, avec la même logique. Cette nomenclature est essentielle, car chaque libellé ou dossier devient une destination d’action pour vos automatisations. Notre tutoriel configure le déplacement automatique des messages selon les règles définies ; encore faut-il des repères stables. Limitez-vous d’abord à moins de 10 dossiers, puis étoffez. Gardez exactement les mêmes noms dans le prompt et dans l’interface pour éviter toute ambiguïté. Automatiser les emails exige cette cohérence pour fonctionner sans erreurs.
Plonger dans l’univers de l’automatisation des emails, c’est embrasser une vision plus fluide de la gestion numérique. En relevant les défis d’organisation à l’aide d’outils comme un scénario de gestion d’emails automatisé, vous allez gagner non seulement en efficacité, mais aussi en liberté mentale. Cela vous permettra de vous recentrer sur l’essentiel, en laissant l’IA faire le tri. C’est donc une démarche que je recommande à quiconque souhaite alléger sa charge mentale et améliorer ses performances. En somme, automatiser la gestion des emails, c’est reprendre le contrôle sur votre temps.
Avant de tout confier à une IA comme ChatGPT, il faut poser des fondations solides. De mon expérience, le vrai travail commence par une réflexion stricte sur la nature des emails reçus. C’est là qu’intervient la catégorisation. En séparant les emails — pros, promos, alertes, etc. — selon des critères personnalisés (comme la langue, l’objet ou le type d’émetteur), on crée des repères clairs pour coder un prompt. Grâce à cette structure sur mesure, le prompt d’automatisation des emails devient un levier, pas une roue libre. Mieux vaut passer une heure à structurer que des semaines à corriger.
Automatiser sans trier, c’est comme demander à un assistant virtuel de lire dans votre esprit : impossible. J’ai vu des automatisations s’effondrer juste parce que tout était mélangé dans un unique dossier. Chaque type d’email — facture, relance client, alerte système — appelle une action différente. ChatGPT, aussi puissant soit-il, ne peut agir intelligemment sans cette boussole stratégique. C’est pourquoi je commence toujours un projet par cette étape : définir des catégories selon des règles décelables et pertinentes. En clair, l’automatisation des emails repose sur la rigueur de votre tri humain. C’est ce qui transforme un flot ingérable en un système fluide et prédictible. Sans cette étape, l’IA devient un facteur d’erreurs, pas d’efficacité.
Je le dis souvent : un bon critère est à la croisée de vos habitudes et des capacités techniques de l’IA. Concrètement, ChatGPT détecte les mots, les structures, l’expéditeur, la langue. Il faut donc choisir des signaux clairs que l’IA peut extraire. Exemple ? La présence des mots « se désinscrire », « dernière chance », ou « code promo » dans le corps du message sont parfaits pour identifier un email marketing. L’automatisation des emails ne peut fonctionner sans ces balises. Je recommande au moins cinq critères par catégorie pour renforcer la stabilité du tri. On doit penser comme la machine, tout en respectant sa propre logique d’usage. C’est ce qui rend la collaboration humain-IA véritablement opérationnelle.
Une fois les catégories définies, vient le moment crucial : les traduire en dossiers, libellés ou tags clairs. Sur Gmail comme sur Outlook, il faut créer un dossier par catégorie — et, idéalement, les numéroter. Exemple : 01_Professionnel, 02_Alertes, 03_Promotions… Pourquoi ce formalisme ? Parce qu’il donne à l’automatisation des emails des repères fixes et lisibles. Lorsqu’un email est classé, il déclenche une consigne d’action liée à ce dossier : répondre, archiver, transférer. Plus c’est ordonné, plus le prompt travaille vite.
Le prompt de tri, c’est le cerveau de votre automatisation. Il doit être à la fois clair, exhaustif et structuré. Vous devrez y écrire chaque catégorie, les critères de tri associés, et l’action attendue. C’est une feuille de route que ChatGPT lit avant de prendre une décision sur un email. Inutile de chercher la complexité : mieux vaut écrire « Si le mot ‘facture’ apparaît, classer dans Achat » que de tourner autour du pot. L’automatisation des emails fonctionne uniquement si cette base est solide. Chaque prompt réactif — réponse client, résumé, archivage — en dépend. Rater ce prompt, c’est tout faire planter ensuite. Alors oui : le tri est stratégique, pas juste technique.
